DID方法与合成控制法课件.pptVIP

精品 精品 精品 加权的意义在于，消除试点城市房价的特殊性，使得房产税改革前每个月份的房价与通过对照组加权得出的房价相同；同时使得影响房价的因素也相同。 精品 精品 四、房产税对房价影响的平均效应 精品 疑 问为什么选取重庆来做实证分析而非上海？ 合成控制法要求处理组可以通过对照组加权估计，但是上海地区住宅均价在中国住宅均价中国基本处于第一位置，并且其他经济特征也比较特殊，无法通过其他城市进行加权平均，但是重庆符合本方法的要求。 此外，在稳健性检验中，上海在研究地区预测误差的36倍，因而将上海删除。 精品 数 据 2010年6月~2012年2月40个大中城市的平衡面板数据，40个城市中包括所有省会城市（除拉萨、港澳地区），同时考虑到重庆没有实行限购政策，选择了一些与重庆房价差别不大，尚未实施限购政策或限购政策实施较晚的城市，包括：北海、大连、惠州、泉州等。 精品 变 量 预测控制变量： 土地成交均价、人均GDP、人口密度、限购变量、第三产业比重 被解释变量： 城市住宅均价作为当地房价的代理变量 关系： (1)土地成交均价的影响房地产市场的供给，地价上涨会导致房地产商开放成本上升，从而会使房价上涨； (2)人均GDP和人口密度影响房地产市场的需求，人均GDP越高的城市，其房价也会越高，而人口密度越大的城市，会导致房地产市场的需求增长大于供给增长，所以房价也会越高； (3)限购政策则在一定程度上抑制了房地产市场的购买需求，从而抑制了房价的上涨，作为虚拟变量，限购城市赋值为1，未限制城市赋值为0； 精品 （一）房产税对重庆房价的影响 表2，在合成重庆的权重组合中，湛江的权重最大； 表3，是2011年2月之前真实重庆和合成重庆的一些重要经济变量的对比，其中房价上，真实重庆和合成重庆的差异度仅为1‰ 精品 预测变量 对照组 40城市 合成重庆 土地成交均价 43.78% 14.71% 人均GDP 78.45% 20.93% 人口密度 130.09% 21.53% 第三产业比重 41.33% 5.30% 限购变量（绝对额） 0.85 0.17 两组对照组的差异度分析 从差异度对比中不难得出，合成控制法 比较好地拟合了重庆房产税改革之前的特征，该方法更适宜估房产税政策的效果。 精品 在改革前，合成重庆和真实重庆的房价路径几乎能够完全重合，说明合成控制法非常好地复制了房产税改革之前重庆房价的增长路径。 前4个月：滞后性 2011年5月：拐点 2011年6月起：持续低于合成组 假设没有实行房产税改革，2012年2月重庆的潜在房价为6676.11元，与实际样本房价均值相差334.11元，下降幅度为5.27% 精品 房产税改革对重庆房价增长路径的影响 时间 2011年 6月 2011年 7月 2011年 8月 2011年 9月 2011年 10月 2011年 11月 2011年 12月 2012年 1月 2012年 2月 均值差额 （元/平方米） 37.04 52.38 118 250.64 326.73 325.65 350.8 320.3 334.11 精品 结 论 可见自房产税改革实施之后，高档房的持有成本升高，一面抑制了高档房屋的需求，另一面使得投资者预期收益下降，抑制了高档房的投资，从而使得房价泡沫被挤出。 房产税政策显著降低了重庆的房价水平。 精品 （二）稳健性检验 三个稳健性检验目的： 通过稳健性检验来排除其他政策的干扰和偶然性 检验一：DID方法与合成控制法的对比 检验二：处置组变换 检验三：排序检验 精品 检验一：DID方法与合成控制法的对比 思想：合成控制法在选取参照组时更科学，因此比DID更有效，为了证明这种科学性，将对比“按DID估计房产税政策影响的结果”和“合成控制法的结果” 精品 设定DID模型为： P-住房价格， Reform-处理组的城市赋值为1，参照组的城市参照为0， Month-2011年2月起赋值为1，之前赋值为0， Reform x Month交互项的系数β1-房产税改革对房价的净效应， X-控制变量（人均GDP、土地价格以及限购变量） 注：限购变量-当月限购的城市赋值为1，未限购的城市赋值为0 δi -个体固定效应 γi –时间固定效应 样本时间范围：2011.6-2011.12 样本地理范围：上节所选取的40个大中城市 精品 一方面， 房产税改革的平均效应使房价下降153.9元，其中，重庆房产税改革导致重庆房价下降182.04元。 DID的结果vs合成控制法的结果： 结果的符号一致，说明合成控制法的稳健性。 精品 另一方面， 合成控制法的结果认为2011.2-2011.12，